Data Engineer Databricks & DBT sénior (H/F)

Onyx-Conseil; Paris; Sur place; EUR 70 000 - 110 000; Plein temps

Résumé du poste

Onyx-Conseil recherche un Data Engineer sénior passionné par les architectures Cloud et les pipelines de données modernes pour concevoir et optimiser des flux robustes sur Databricks et dbt.

Vous participerez à la modélisation (Data Warehouse/Data Lakehouse) et à l'amélioration continue de la plateforme Data, en privilégiant les bonnes pratiques, les tests et la documentation.

Qualifications

• Expérience confirmée en ingénierie des données et plateformes Cloud.
• Maîtrise de Databricks et dbt.
• Conception et optimisation de pipelines de données robustes et scalables.
• Bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation.

Responsabilités

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants.
• Développer des transformations de données avec dbt.
• Concevoir et optimiser des traitements de données sur Databricks (Spark/PySpark).
• Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse).
• Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD.
• Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers.
• Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.

Connaissances

Cloud technologies

Data pipelines

Data modeling

PySpark

Spark

Outils

Databricks

dbt

Description du poste

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Databricks & DBT sénior (H/F)

Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e)Data Engineerpassionné(e) par les technologies Cloud et les architectures modernes de traitement de données.

Vous rejoindrez une équipe Data dynamique afin de concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, en vous appuyant surDatabricks,dbtet les meilleures pratiques d'ingénierie Data.

Vos missions

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants.

• Développer des transformations de données avecdbt.

• Concevoir et optimiser des traitements de données surDatabricks(Spark/PySpark).

• Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse).

• Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation.

• Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD.

• Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers.

• Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.